Cuando vale la pena usar los métodos S4 en la programación R

Question

Programa regularmente en R en un contexto profesional, y también escribo paquetes para clientes o compañeros de trabajo. Algunos de los programadores aquí tienen una base de Java e insisten en hacer todo de la manera orientada a objetos, utilizando métodos S4. Por otro lado, mi experiencia es que las implementaciones de S4 a menudo funcionan peor y causan más dolores de cabeza cuando se intenta hacer que el código haga lo que usted quiere que haga.

Definitivamente estoy de acuerdo en que en algunos casos, debe ser capaz de construir objetos complejos o anexar objetos existentes de forma controlada. Pero la mayoría de las veces, las implementaciones de S4 también se pueden hacer fácilmente usando listas clásicas, sin todas las molestias como definir StandardGeneric, métodos, constructores, inicializadores y "me gusta".

¿Cuándo considera la posibilidad de escribir implementaciones S4 para R?

EDITAR: Para mayor claridad, aprecio las respuestas y la discusión sobre OO en general en R. OOP se puede hacer de muchas maneras en R, pero mi pregunta realmente apunta al valor agregado de usar métodos S4 específicamente.

Answer 1

Supongo que esto no se aplica directamente a usted, pero si está desarrollando paquetes para Bioconductor existe un incentivo para usar S4 ya que fomentan activamente su uso y lo tienen desde hace una década, por lo que todos los paquetes centrales hacen un uso intensivo de S4.

Encuentro que toda la sobrecarga adicional es un problema: setGeneric, setMethod, que trata con NAMESPACE, etc. Habiendo dicho eso, me parece que la estructura que impone, el potencial para la extensibilidad y otras cosas similares pueden valer la pena eso. Como con todo, hay intercambios involucrados. Creo que puede ser mucho más limpio. No me gusta cómo los métodos S3 simplemente se disfrazan nombrando convenciones (foo.class). Dicho todo esto, tiendo a evitar usar S4 en mi propio código a menos que me digan que lo haga.

Answer 2

Mi experiencia está en línea con la tuya, así que uso S3 exclusivamente.

Para aclarar: S4 tiene algunas características ingeniosas (por ejemplo, despacho en múltiples argumentos y comprobación de tipos de ranuras), pero no he encontrado una situación en la que las características superan los costos. Algunos ejemplos de los costos incluyen: cualquier cambio de espacio requiere una copia completa del objeto y (potencialmente peor) los cambios en curso en los Métodos S4.

En resumen, me gusta la idea detrás de S4 pero esperaría a que madure antes de usarlo en mi propio código.

Answer 3

¡Buena pregunta! y espero que genera una cierta discusión reflexiva ...

nunca he utilizado, ni me propongo por las siguientes razones:

1. Rendimiento
2. no tengo la paciencia para Entender completamente S4 y su relación con S3.
3. Sugerencia sintáctica: Prefiero tener object.method() que método (objeto).

Me gusta suguar, ¿qué puedo decir!

Answer 4

Las clases S4 juegan un papel importante en las estadísticas espaciales (paquete sensu sp), donde la conversión de un tipo de datos al otro parece transparente. La trampa de esto es la depuración, que ha sido, en mi experiencia, tediosa en el mejor de los casos. Hasta ahora, lo he manejado con S3 pero podría considerar usar S4 en el futuro.

Con el tiempo, como las cosas se juegan alrededor de un lote, que creen que van a jugar un papel importante en, al menos, las características principales de los diversos ámbitos de I (puede ser que el análisis espacial, la econometría, Environmetrics ...)

Answer 5

No olvide que también hay R.oo (en CRAN) que proporciona una tercera forma de hacer OO en R. En mi opinión, esto proporciona un sistema OO que podría ser más familiar para los programadores que migran de otros sistemas, en particular en lugar de tener funciones genéricas (para que print (foo) luego tenga que despachar en la clase de foo) los métodos estén ligados al objeto, por lo que harías foo $ print() - al igual que en python o C++ harías foo. impresión().

Answer 6

Aprendí S4 para ampliar las clases espaciales (sp) para datos de seguimiento de animales. Fue la mejor opción (la más consistente, general y cercana a muchas definiciones SIG) de las opciones disponibles para evitar escribir todo lo requerido desde cero. No creo que S4 sea tan oneroso como mucha gente dice, pero ahora estoy acostumbrado a explorar la estructura subyacente de objetos como este. El rendimiento también es bueno, creo que se puede hacer bien, aunque cuando se hace mal hay trampas de rendimiento.

Si los datos espaciales son de su interés, spatstat es un buen ejemplo de cómo hacer muchas cosas similares a sp en S3, aunque (como con todo lo espacial ...) casi nunca hay analogías claras entre los datos estructuras en diferentes softwares.

Answer 7

Érase una vez, a Roxygen2 no le gustaban los métodos S4. A partir de 2017 (al menos), trabajan juntos.

Tuve la mala suerte de crear algunas funciones que necesitaban métodos para trabajar con las clases S3 y S4. Ha sido increíblemente doloroso mantener este código funcionando a lo largo de los años, ya que R-core ha cambiado muchas veces los detalles sobre cómo estos sistemas interactúan y cómo funcionan los espacios de nombres y cómo funciona el control de Rcmd.

Si no te gusta la guía de estilo de Google, y luego considerar las observaciones de los conocidos desarrolladores de paquetes R de este hilo en R-help

Frank Harrell "Si te gusta la informática más el valor de su propia tiempo, use S4 ".

Terry Therneau escribió: Para el 90 por ciento de lo que hago yo prefiero fuertemente la suelta (S3) en lugar de las clases rígidas (S4) .... Mi resumen de S4 S3 vs

S4 tiene un gran incremento en: 1. molestia para escribir 2. dificultad para depurar 3. capacidad de escribir código 4. diseño

S4 muy oscuros ganancias: 5. capacidad de dirigir las conversiones automáticas 6. validar el contenido de un objeto de clase